找到 "mmdetection/mmdet/datasets/coco.py" 371行
修改classwise=True,
如果想要IOU=0.5的各类AP值，那么请修改355行iou_thrs=[0.5],
正常训练和测试就会输出你想要的结果。
IoU=0.50意味着IoU大于0.5被认为是检测到，超出检测范围，所以Ap=-1
版权声明：本文为CSDN博主「明泽.」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36955294/article/details/116050158
本科毕业论文“基于YOLOV4的目标检测” 知识储备 由于YOLOV4是是YOLO的第四个版本所以为了更好的理解可以先从YOLO开始了解。 YOLOV1 链接:link. YOLOV2 链接:link. YOLOV3 链接:link. YO
目标检测—IoU计算公式 在研究目标检测中，IOU的计算是肯定必不可少的。就比如说在R-CNN网络中，正负样本就是按照候选框与真实框之间的IOU值大小进行区分的，可见该细节还是值得单独拎出来写一篇bl
1.4 HOG特征支持向量机实现行人检测 为了把前面知识串起来，参考书籍做了以下实验。 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pat
GitHub链接：https://github.com/ultralytics/yolov3 参考链接：https://blog.csdn.net/qq_44787464/article/details/997366
暂无评论